JP6979115B2 - Robot personality setting method, device and robot - Google Patents
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Description
本願の実施例は、人工知能の分野に関し、例えば、ロボットの性格設定方法、装置及びロボットに関する。 The embodiments of the present application relate to the field of artificial intelligence, for example, to robot character setting methods, devices and robots.
人工知能技術の発展に伴い、ロボットは人間の生産と生活に多くの利便性をもたらし、ロボットは、かつてない形態と速度で重要な位置を占めつつあり、次第に様々な形態と機能のロボットが開発されている。 With the development of artificial intelligence technology, robots bring many conveniences to human production and life, robots are occupying an important position in unprecedented form and speed, and robots of various forms and functions are gradually developed. Has been done.
先行技術の研究過程において、発明者らは、関連技術に少なくとも以下の問題が存在することを見出した。現在、ロボットの外観、知能レベル、及び性格特徴等は、一般的に工場出荷時に設定されており、即ち、その性格特徴は固定となる。しかし、ロボットは様々なユーザに使用され、ロボットの性格がユーザに好まれない場合が多いため、ユーザ体験の質が低下する。 In the process of researching the prior art, the inventors have found that at least the following problems exist in the related technology. Currently, the appearance, intelligence level, personality traits, etc. of a robot are generally set at the time of shipment from the factory, that is, the personality traits are fixed. However, the robot is used by various users, and the character of the robot is often not liked by the user, so that the quality of the user experience is deteriorated.
本願の実施例の１つの目的は、新たなロボットの性格設定方法、装置及びロボットを提供することであり、ロボットは、ユーザの好みに応じて性格特徴を調整でき、ユーザ体験が良い。 One object of the embodiment of the present application is to provide a new personality setting method, device and robot of the robot, the robot can adjust the personality characteristics according to the user's preference, and the user experience is good.
第１の態様では、本願の実施例は、ロボットに適用されるロボットの性格設定方法を提供し、前記方法は、
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整し、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値があるステップと、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するステップとを含む。
In a first aspect, the embodiments of the present application provide a robot character setting method applied to the robot, wherein the method is:
The attribute value of the personality attribute in the preset personality trait is adjusted based on the user's feedback, and the personality trait includes a plurality of personality attributes, and each of the personality attributes has an attribute value.
Includes a step of performing an action or voice based on the attribute value of the personality attribute in the current personality trait.
第２の態様では、本願の実施例は、ロボットに適用されるロボットの性格設定装置を提供し、前記装置は、
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整するために用いられ、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値がある調整モジュールと、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するための実行モジュールと、を含む。
In a second aspect, the embodiments of the present application provide a robot character setting device applied to the robot, wherein the device.
It is used to adjust the attribute value of the personality attribute in the preset personality trait based on the user's feedback, and the personality trait includes a plurality of personality attributes, and the adjustment module has an attribute value for each of the personality attributes. ,
Includes an execution module for performing actions or voices based on the attribute values of the personality attributes in the current personality trait.
第３の態様では、本願の実施例は、ロボットを提供し、前記ロボットは、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリとを含み、
ただし、前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行できるコマンドが格納され、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが上記の方法を実行できる。
In a third aspect, the embodiments of the present application provide a robot, wherein the robot is:
With at least one processor
Including a memory communicably connected to the at least one processor.
However, the memory stores a command that can be executed by the at least one processor, and when the command is executed by the at least one processor, the at least one processor can execute the above method.
本願の実施例に係る性格設定方法及び装置により、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整するとともに、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて対応する動作又は音声を実行することにより、ロボットにユーザが好む性格を取得させ、即ち、ユーザの好みに基づいてロボットの性格を設定できるため、良いユーザ体験になる。 According to the personality setting method and device according to the embodiment of the present application, the attribute value of the personality attribute is adjusted based on the user's feedback, and the corresponding action or voice is executed based on the attribute value of the personality attribute in the current personality feature. This allows the robot to acquire the personality preferred by the user, that is, the personality of the robot can be set based on the user's preference, resulting in a good user experience.
１つ又は複数の実施例は、それに対応する図面の図によって例示的に説明されるが、これらの例示的な説明は、実施例を限定するものではない。図面において、同じ参照番号を有する要素は類似する要素を示しており、図面の図は、特記しない限り、縮尺の制限を構成するものではない。
本願の実施例の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、以下、本願の実施例における添付図面を参照しながら、本願の実施例における技術的解決手段について明確且つ完全に説明し、記載された実施例は、本願の一部の実施例であるが、全ての実施例ではないことは明らかである。本願の実施例に基づいて、当業者の創造的な働きなしに得られたすべての他の実施例は、いずれも本願の保護範囲に属す。 In order to further clarify the purpose, technical solutions and advantages of the embodiments of the present application, the technical solutions of the embodiments of the present application will be clearly and completely described below with reference to the accompanying drawings of the embodiments of the present application. However, it is clear that the examples described are some of the examples of the present application, but not all of them. Based on the embodiments of the present application, all other embodiments obtained without the creative work of those skilled in the art are all within the scope of protection of the present application.
本願に係るロボットの性格設定方法及び装置は、図１及び図２に示す適用シーンに適用され、ユーザ１０及びロボット２０を含み、ロボット２０は１つあっても複数あってもよい（図１は、ロボットが１つのシーンを示し、図２は、ロボットが複数のシーンを示す）。図２に示すように、複数のロボット２０同士は、ネットワーク３０を介して互いに通信でき、ここで、ネットワーク３０は、例えば、家庭又は会社のローカルエリアネットワーク、又は１つの特定のネットワーク等であってもよい。ロボット２０は、少なくとも１つのネットワークインタフェースを有し、ネットワーク３０と通信接続を確立し、ネットワーク３０からデータ又はコマンドを取得する。ユーザ１０は、複数のロボット２０に対して設定、命令の発行を行うことも、又はロボット２０と対話することもできる。
The robot character setting method and device according to the present application are applied to the application scenes shown in FIGS. 1 and 2, and include a
ロボット２０の各々が性格特徴を有し、前記性格特徴は、工場出荷時にセットされたものであってもよく、ユーザ１０が複数のプロビジョニング性格特徴から１つの性格特徴を選択したものであってもよく、ロボット２０がユーザ１０のコマンドに基づいて設定したものであってもよく、ロボット２０が複数のプロビジョニング性格特徴から１つの性格特徴を能動的に選択して自分を設定したものであってもよい。
Each of the
性格特徴を、ユーザ１０又はロボット２０が複数のプロビジョニング性格特徴から選択して設定する場合、複数の前記性格特徴は、工場出荷時にプロビジョニングされてもよく、出荷後にクラウドを介してダウンロードされてもよい。ここで、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、性格属性ごとに属性値があり、アップグレードの過程で性格属性の種類を継続的に細分化することができ、細分化すればするほど性格に対する描きが精確になり、性格特徴の構造は下記のとおりであってもよい。
ｓｔｒｕｃｔ
｛
明るさの度合い （０〜１０）、
能動的に発話する度合い （０〜１０）、
活発さの度合い （０〜１０）、
思いやりの度合い （０〜１０）、
依存の度合い （０〜１０）、
気性の荒さ （０〜１０）、
......
｝。
When the
struct
{
Degree of brightness (0-10),
Degree of active speech (0-10),
Degree of activity (0-10),
Degree of compassion (0-10),
Degree of dependence (0-10),
Roughness of temper (0-10),
......
}.
例えば、性格特徴１は、下記のように構成されることが可能である。
｛
明るさの度合い： ４、
能動的に発話する度合い： ４、
活発さの度合い： ２、
思いやりの度合い １０、
依存の度合い ５、
気性の荒さ １
｝。
For example, the personality feature 1 can be configured as follows.
{
Degree of brightness: 4,
Degree of active speech: 4,
Degree of activity: 2,
Degree of
Degree of dependence 5,
Roughness of temper 1
}.
性格特徴２は、下記のように構成されることが可能である。
｛
明るさの度合い： ６、
能動的に発話する度合い： ７、
活発さの度合い： ３、
思いやり度合い ３、
依存の度合い ０、
気性の荒さ ８
｝。
Personality feature 2 can be configured as follows.
{
Degree of brightness: 6,
Degree of active speech: 7,
Degree of activity: 3,
Compassion level 3,
Degree of dependence 0,
Roughness of
}.
ここで、明るさの度合い、能動的に発話する度合い、活発さの度合い等は、性格属性のカテゴリを示し、数値は当該性格属性カテゴリの属性値を示す。 Here, the degree of brightness, the degree of active speech, the degree of activity, etc. indicate the category of the personality attribute, and the numerical value indicates the attribute value of the personality attribute category.
ロボット２０は、ある性格特徴に設定した後、ユーザ１０のフィードバックに基づいてある性格属性の属性値を調整してもよい。例えば、ロボット２０は、性格特徴２に設定し、性格特徴２の気性の荒さの値が８であり、ユーザ１０はロボット２０の気性が荒いと文句を言い、ロボットの気性がそれほど荒くないことを期待するとき、ロボット２０が気性の荒さを６に調整したが、ユーザは次の２日間も満足せず、ロボット２０は引き続いて気性の荒さを４に調整する。
After setting a certain personality feature, the
ここで、性格属性の属性値を調整することは、ロボット２０がユーザ１０のコマンドに基づいて性格属性の属性値を調整することであってもよく、ロボット２０がユーザの音声命令又は対話内容に基づいて調整する必要があると判断してから、自分の性格属性の属性値を調整することであってもよい。
Here, adjusting the attribute value of the personality attribute may mean that the
ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整することは、ロボットにユーザが好む性格を取得させることで、即ち、ユーザの好みに基づいてロボットの性格を設定でき、ユーザ体験度が良い。 Adjusting the attribute value of the personality attribute based on the user's feedback allows the robot to acquire the personality preferred by the user, that is, the personality of the robot can be set based on the user's preference, and the user experience is good.
なお、図１には１つのユーザ１０及び１つのロボット２０のみが示され、図２には１つのユーザ１０、３つのロボット２０のみが示されたが、当業者であれば、実際の適用過程において、当該適用シーンにより多くのユーザ１０及びロボット２０が含まれてもよいことを理解されたい。
Note that FIG. 1 shows only one
本願の実施例はロボットの性格設定方法を提供し、前記方法は、図１又は図２に示すいずれか１つのロボット２０によって実行されてもよく、図３に示すように、前記方法は、ステップ１０１及びステップ１０２を含む。
The embodiments of the present application provide a method for setting the character of a robot, the method may be performed by any one of the
ステップ１０１：ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整し、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値がある。 Step 101: The attribute value of the personality attribute in the preset personality trait is adjusted based on the user's feedback, the personality trait includes a plurality of personality attributes, and each of the personality attributes has an attribute value.
ここで、前記方法の一部の実施例において、前記方法は、
性格特徴を予め設定するステップをさらに含み、性格特徴を予め設定する前記ステップは、
複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択することと、
選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定することとを含む。
Here, in some embodiments of the method, the method is
The step of presetting the personality trait further includes the step of presetting the personality trait.
Choosing a personality trait from multiple provisioning personality traits,
Includes setting the selected personality trait as your personality trait.
即ち、ロボット２０の予め設定された性格特徴を、事前に複数のプロビジョニング性格特徴から１つの性格特徴を選択して設定することができ、ここで、ユーザが性格特徴を選択してから、ロボットがユーザの選択コマンドに基づいて性格特徴を設定してもよく、ロボットが性格特徴を選択して、自分の性格特徴を設定してもよい。ロボット２０の予め設定された性格特徴は、ロボットの工場出荷時に設定済みのものであってもよい。
That is, the preset personality traits of the
ここで、前記性格属性の属性値を調整することは、ロボットがユーザのコマンドに基づいて調整することであってもよく、例えば、思いやりの度合いを３から８に調整するように、ユーザがスクリーン（ロボット自体のスクリーンであってもよく、遠隔スクリーン、例えばユーザの携帯電話又はタブレット等であってもよい）上で直接操作することによりロボットの性格属性の属性値を調整してもよく、ロボット自身がユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整してもよい。前記ユーザのフィードバックは、ユーザの音声命令又は対話内容であってもよい。例えば、ユーザから「Ｒａｃｈｅｌ、性格を調整してより優しくなって」、「Ａｍａｎｄａ、気性の設定を少々小さくして」などの音声命令を発行する。又はユーザがロボットに「喋りすぎ、静かにして！」、「これらはいい、全部自分でできる」等を言う。又はユーザが他人との対話中で「Ｒａｃｈｅｌは気性が荒い」、「Ａｍａｎｄａは喋りすぎ」等を言う。ロボットは、言葉の理解中にロボットの現在の性格設定におけるある性格属性（又は複数の属性）に対してユーザが満足していないことを解析すると、それに応じて当該属性の属性値を変更する。 Here, adjusting the attribute value of the personality attribute may be adjusted by the robot based on the user's command, for example, the user screens so as to adjust the degree of compassion from 3 to 8. (The screen of the robot itself may be used, or the screen may be a remote screen, for example, a user's mobile phone or tablet.) The attribute value of the robot's personality attribute may be adjusted by directly operating the robot. You may adjust the attribute value of the personality attribute based on the user's feedback. The user feedback may be a user's voice command or dialogue content. For example, the user issues voice commands such as "Rachel, adjust personality to be gentler" and "Amanda, make the temper setting a little smaller". Or the user tells the robot, "Speak too much, be quiet!", "These are good, you can do it all yourself". Or, the user says "Rachel has a rough temper", "Amanda speaks too much", etc. during a dialogue with another person. When the robot analyzes that the user is not satisfied with a certain personality attribute (or a plurality of attributes) in the robot's current personality setting while understanding the words, the robot changes the attribute value of the attribute accordingly.
ステップ１０２：現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行する。 Step 102: Perform an action or voice based on the attribute value of the personality attribute in the current personality trait.
性格特徴の設定が異なる場合、表現される動作と言葉も同じではない。統一的に機械的回答を行うことではなく、上記のように設定された属性の属性値に基づいて性格特徴を持って答える。例えば、気性値が小さい場合、動作が穏やかで、音声が優しく、気性値が大きくなるほど、ロボットの動作幅が大きくなり、話声も大きくなる。活発さの度合いが低い場合、ユーザの質問に対して簡潔な回答を採用し、活発さの度合いの属性値が大きくなるほど、より多くの言葉で同じ質問に回答する。能動的に発話する度合いが低い場合、ユーザと能動的に会話しない可能性があり、能動的に発話する度合いの属性値が大きくなるほど、ユーザと能動的に会話する頻度が高くなる。 If the personality traits are set differently, the actions and words expressed are not the same. Instead of giving a unified mechanical answer, answer with personality traits based on the attribute values of the attributes set as described above. For example, when the temper value is small, the movement is gentle, the voice is gentle, and the larger the temper value, the wider the movement range of the robot and the louder the voice. If the degree of activity is low, a concise answer to the user's question is adopted, and the larger the attribute value of the degree of activity, the more words the same question is answered. When the degree of actively speaking is low, there is a possibility that the user does not actively talk, and the larger the attribute value of the degree of actively speaking, the higher the frequency of actively talking with the user.
本願の実施例に係る性格設定方法は、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整するとともに、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて対応する動作又は音声を実行することにより、ロボットはユーザに能動的に応じ、徐々にユーザが好む性格に変え、ユーザ体験度が良い。 In the personality setting method according to the embodiment of the present application, the attribute value of the personality attribute is adjusted based on the user's feedback, and the corresponding action or voice is executed based on the attribute value of the personality attribute in the current personality feature. , The robot actively responds to the user, gradually changes to the personality preferred by the user, and has a good user experience.
好ましくは、図４に示すように、前記方法の他の実施例において、前記方法は、ステップ２０１、２０２及び２０３（ステップ２０１、２０２及び２０３の詳細な内容は上記の実施例を参照してください）以外に、さらに、
ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得するステップ２０４を含む。
Preferably, as shown in FIG. 4, in other embodiments of the method, the method refers to
Includes
ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する目的は、ユーザが好むロボットの性格を取得して、ユーザ又は他の新たに追加されるロボットに参照を提供するためである。これは、多くの人にとって、自分が本当にどのような性格を好むかを知らないか、又は自分が好む性格であると思い込んでいる性格が実は本当に好む性格ではないからである。ユーザは、自分が好む性格を明確にした後、ロボットを新たに追加する場合、直接自分の好みに基づいて設定してもよい。又はロボットを新たに追加する場合、他のロボットが各性格属性のユーザ期待値を新たに追加されるロボットにブロードキャストし、新たに追加されるロボットは、各属性のユーザ期待値に基づいて各属性の属性値を設定でき、こうすると、新たに追加されるロボットは調整せずにユーザが好む性格を取得することができ、ユーザの体験度をさらに高める。 The purpose of acquiring the expected value for a certain personality attribute of the user is to acquire the personality of the robot preferred by the user and provide a reference to the user or another newly added robot. This is because for many people they don't really like what kind of personality they really like, or what they think they like. After clarifying the personality that the user likes, when adding a new robot, the user may set it directly based on his / her preference. Or, when a new robot is added, another robot broadcasts the user expected value of each personality attribute to the newly added robot, and the newly added robot has each attribute based on the user expected value of each attribute. The attribute value of can be set, so that the newly added robot can acquire the personality preferred by the user without adjustment, further enhancing the user's experience.
具体的には、図５に示すように、前記方法の一部の実施例において、一方向収束方法を用いてユーザのある性格属性に対する期待値を取得することができる。それは、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップ３０１と、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップ３０２と、
調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップ３０３とを含む。
Specifically, as shown in FIG. 5, in some embodiments of the above method, the expected value for a certain personality attribute of the user can be obtained by using the one-way convergence method. that is,
Step 301 to set one's personality trait to the first personality trait within the first time zone,
Step 302 of adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature based on user feedback, and
It includes
即ち、１つの時間帯内に、ロボットの性格特徴を同じ性格特徴（例えば、上記の性格特徴２）に設定し、１つの又はいくつの性格に対して、ユーザのフィードバックに基づいて前記性格属性の属性値を調整し、ユーザが満足するまで続く。例えば、性格特徴２に対して、使用中にユーザがロボットの気性が荒いと文句を言い、ロボットの気性がそれほど悪くないことを期待するとき、ロボットは気性の荒さの値を６に調整すると判定したが、ユーザは次の２日間も満足せず、ロボットが引き続いて４に調整してから、ユーザが文句を言わなくなった。ロボットは、気性の荒さ属性のユーザ期待値を４に記録する。ここで、前記ユーザのフィードバックの詳細な内容は、図３に示す実施例の解釈を参照し、ここでは重複な説明を省略する。 That is, within one time zone, the personality trait of the robot is set to the same personality trait (for example, the above-mentioned personality trait 2), and for one or several personalities, the personality attribute of the said personality attribute is based on the user's feedback. Adjust the attribute values and continue until the user is satisfied. For example, for personality feature 2, when the user complains that the robot's temper is not so bad during use and expects that the robot's temper is not so bad, it is determined that the robot adjusts the temper's roughness value to 6. However, the user was not satisfied for the next two days, and after the robot continued to adjust to 4, the user stopped complaining. The robot records the user expected value of the temper roughness attribute at 4. Here, for the detailed contents of the feedback of the user, the interpretation of the embodiment shown in FIG. 3 is referred to, and duplicate description is omitted here.
好ましくは、図６に示すように、前記方法の他の実施例において、さらに双方向収束法を用いてユーザのある性格属性に対する期待値を取得することができる。それは、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップ４０１と、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップ４０２と、
第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定するステップ４０３と、
ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップ４０４と、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するステップ４０５とを含む。
Preferably, as shown in FIG. 6, in another embodiment of the method, the bidirectional convergence method can be further used to obtain the expected value for a certain personality attribute of the user. that is,
Step 401 to set one's personality trait to the first personality trait within the first time zone,
Step 402 of adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature based on user feedback, and
Step 403 to set one's personality trait to the second personality trait within the second time zone, and
In
It includes
即ち、２つの異なる時間帯内に、ロボットをそれぞれ異なる性格特徴（例えば、上記の性格特徴１及び性格特徴２）に設定する。各時間帯内に、１つの又はいくつの性格属性に対して、ユーザのフィードバックに基づいて前記性格属性の属性値を調整し、ユーザが満足するまで続く。 That is, the robots are set to different personality traits (for example, the above-mentioned personality trait 1 and personality trait 2) within two different time zones. Within each time zone, the attribute value of the personality attribute is adjusted for one or several personality attributes based on the user's feedback, and continues until the user is satisfied.
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、性格属性の属性値が同じ値になる傾向がある場合があり、即ち、第１の性格特徴及び第２の特徴における同じ属性値の差が小さくなり、且つその最終的な差が予め設定された閾値未満（例えば、３未満又は２未満）であり、これは、属性値が１つの小さな範囲に収束することを意味し、この場合、当該範囲を当該性格属性のユーザ期待値としてもよい。しかし、性格属性の属性値に対する調整方向が一致しないか、又は調整による属性値が同じ値になる傾向がない場合がある。これは、実際には、好む性格特徴が１つだけではないユーザもいて、例えば活発系を好むと同時に、静か系も好み、この場合、ユーザが好む性格特徴及び当該性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を別々に格納し、記録すべきである。 Due to the adjustment to the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and the adjustment to the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute may tend to be the same value, that is, The difference between the same attribute values in the first personality feature and the second feature is smaller, and the final difference is less than a preset threshold (eg, less than 3 or less than 2), which is the attribute value. Means that is converged to one small range, in which case the range may be the user expectation value of the personality attribute. However, there are cases where the adjustment direction for the attribute value of the personality attribute does not match, or the attribute value due to the adjustment does not tend to be the same value. This is because some users actually prefer not only one personality trait, for example, they prefer an active system and at the same time they prefer a quiet system, in which case the user prefers a personality trait and a user with a personality attribute dedicated to that personality trait. Expected values should be stored and recorded separately.
双方向収束法を用い、同じ性格属性を異なる性格特徴の下でそれぞれ調整すると、収束速度がより速く、精度がより高い。 When the same personality attribute is adjusted under different personality traits using the bidirectional convergence method, the convergence speed is faster and the accuracy is higher.
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定する前記ステップは、具体的には、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録することを含む。
The step of determining the user's expected value for the personality attribute based on the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the second personality feature is specific. for,
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes small and the absolute value after the adjustment is less than the preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. And the range of values having the attribute value of the personality attribute as the end value in the second personality feature after the adjustment is completed is recorded as the user expected value of the personality attribute.
例えば、予め設定された閾値が２であり、１週間目には、ユーザはロボットを性格特徴１（気性の荒さの属性値が１である）に設定し、使用中にロボットの気性が少々荒い野方がより可愛いと期待し、ロボットは、ユーザがロボットの気性の荒さの属性値を３にしたいと判定して調整を行い、調整後にユーザはこの点に対する文句を言わなくなる。２週間目には、ユーザはロボットを性格特徴２（気性の荒さの属性値が８である）に設定し、ロボットの気性が荒いと文句を言い、ロボットの気性が荒くないことを期待し、この場合、ロボットはユーザが気性の荒さの値を６に調整することを期待すると判定したが、ユーザは次の２日間も満足せず、ロボット２０が引き続いて気性の荒さを４に調整（属性値間の差の絶対値が小さくなり、最終的に差が２未満になる）してから、ユーザは文句を言わなくなった。この２つの性格特徴設定に基づいて、ユーザの気性の荒さに対する期待値は３〜４であると確定できる。
For example, the preset threshold value is 2, and in the first week, the user sets the robot to personality feature 1 (the attribute value of temperament is 1), and the robot's temperament is a little rough during use. Expecting Nokata to be more cute, the robot determines that the user wants the attribute value of the robot's temper to be 3, and makes adjustments, and after the adjustment, the user does not complain about this point. In the second week, the user sets the robot to personality trait 2 (the attribute value of temperament is 8), complains that the robot's temperament is rough, and expects that the robot's temperament is not rough. In this case, the robot determines that the user expects the temper roughness value to be adjusted to 6, but the user is not satisfied for the next two days, and the
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録する。 By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes large, or when the absolute value after the adjustment is completed is equal to or more than a preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. Is recorded as the user expected value of the personality attribute dedicated to the first personality feature, and the attribute value of the personality attribute in the second personality feature after the adjustment is completed is used as the user expected value of the personality attribute dedicated to the second personality feature. Record.
例えば、第１の性格特徴（上記の性格特徴１である場合）における活発さの度合いの初期値が２であり、第２の性格特徴（上記の性格特徴２である場合）における活発さの度合いの初期値が３であり、数回調整した後、第１の性格特徴における活発さの度合いの属性値が４になり、第２の性格特徴における活発さの度合いの属性値が２になると、調整後の性格特徴１における活発さの度合いの属性値と性格特徴２における活発さの度合いの属性値との差の絶対値が２であり、調整前の性格特徴１における活発さの度合いの属性値と性格特徴２における活発さの度合いの属性値との差の絶対値が１であり、差が大きくなった。性格特徴１専用活発さの度合いのユーザ期待値を４に、性格特徴２専用活発さの度合いのユーザ期待値を２に記録する。また、例えば、性格特徴１における気性の荒さの初期値が１であり、性格特徴２における気性の荒さの初期値が８であり、数回調整した後、性格特徴１における気性の荒さの属性値が依然として１であり、性格特徴２における気性の荒さの属性値が７になり、当該差の絶対値が小さくなったが、当該差の絶対値が予め設定された閾値２より大きく、これは、属性値が長期間所定範囲内に収束されず、即ち、ユーザが好む性格は２つで、それぞれ記録する必要があることを意味する。 For example, the initial value of the degree of activity in the first personality trait (in the case of the above-mentioned personality trait 1) is 2, and the degree of activity in the second personality trait (in the case of the above-mentioned personality trait 2) is 2. The initial value of is 3, and after adjusting several times, the attribute value of the degree of activity in the first personality trait becomes 4, and the attribute value of the degree of activity in the second personality trait becomes 2. The absolute value of the difference between the attribute value of the degree of activity in the adjusted personality feature 1 and the attribute value of the degree of activity in the personality feature 2 is 2, and the attribute of the degree of activity in the personality feature 1 before adjustment. The absolute value of the difference between the value and the attribute value of the degree of activity in the personality feature 2 was 1, and the difference became large. The user expected value of the degree of activity dedicated to personality feature 1 is recorded in 4, and the user expected value of the degree of activity dedicated to personality feature 2 is recorded in 2. Further, for example, the initial value of the temperament roughness in the personality feature 1 is 1, the initial value of the temperament roughness in the personality feature 2 is 8, and after adjusting several times, the attribute value of the temperament roughness in the personality feature 1 Is still 1, the attribute value of temper roughness in personality trait 2 is 7, and the absolute value of the difference is small, but the absolute value of the difference is larger than the preset threshold value 2, which is It means that the attribute value does not converge within a predetermined range for a long period of time, that is, the user prefers two personalities, each of which needs to be recorded.
なお、前記第１の性格特徴及び第２の性格特徴は、異なる時間帯内に異なる性格特徴が採用されることを説明するために用いられるものにすぎず、特にある特定の性格特徴を指すものではない。上記の性格特徴１及び性格特徴２以外にも、他のいずれの異なる性格特徴であってもよい。 The first personality trait and the second personality trait are merely used to explain that different personality traits are adopted within different time zones, and particularly refer to a specific personality trait. is not it. In addition to the above-mentioned personality trait 1 and personality trait 2, any other different personality trait may be used.
好ましくは、ユーザ期待値の収束速度をさらに速めるために、前記方法の他の実施例において、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する前記ステップは、
各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストすることと、
他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得することと、
同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とすることとをさらに含む。
Preferably, in order to further accelerate the convergence speed of the user's expected value, in another embodiment of the above method, the attribute value of the personality attribute is adjusted based on the user's feedback to obtain the expected value for a certain personality attribute of the user. The above steps are
Broadcasting user expectations for each personality attribute
To get the user expected value of each personality attribute sent from other robots,
When there is a common set in different user expectations of the same personality attribute, it further includes making the common set a new user expectation value of the personality attribute.
同じローカルエリアネットワークに複数のロボットがあり、各ロボットが他のロボットに自分が取得した各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストすることができ、異なるロボットの同じ性格属性に対するユーザ期待値に共通集合がある場合、当該共通集合を当該性格属性のより正確なユーザ期待値とすることができる。例えば、１つのロボットは、ユーザは気性の荒さが１〜２であることを好むと判定し、別のロボットは、ユーザは気性の荒さが２〜３であることを好むと判定した場合、この２つの区間範囲の共通集合に基づいて気性の荒さのユーザ期待値が２であると判定できる。このようなネットワーク共有メカニズムは、性格分析の収束速度を大幅に速める。 There are multiple robots in the same local area network, and each robot can broadcast the user expected value of each personality attribute acquired by itself to other robots, and there is a common set of user expected values for the same personality attribute of different robots. In some cases, the common set can be a more accurate user expectation of the personality attribute. For example, if one robot determines that the user prefers a temper of 1-2, and another robot determines that the user prefers a temper of 2-3. Based on the intersection of the two interval ranges, it can be determined that the user expectation value of temperament is 2. Such a network sharing mechanism greatly accelerates the convergence speed of personality analysis.
好ましくは、ユーザ期待値の収束速度を速めるために、同じロボットの２回の異なる判定において、同じ性格属性に対するユーザ期待値に共通集合がある場合、即ち、同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とする。 Preferably, in order to speed up the convergence of user expectations, there is a common set of user expectations for the same personality attribute in two different decisions of the same robot, i.e., two or more user expectations for the same personality attribute. If there is a value and there is a common set in different user expected values of the same personality attribute, the common set is set as a new user expected value of the personality attribute.
例えば、ロボットは、第１の時間帯に性格特徴１を設定し、第２の時間帯に性格特徴２を設定し、ユーザのフィードバックに基づいて気性の荒さを調整することにより、第１の時間帯及び第２の時間帯での双方向収束により、気性の荒さのユーザ期待値が１〜２であることを確定する。第３の時間帯に性格特徴３を設定し、第４の時間帯に性格特徴４を設定し、ユーザのフィードバックに基づいて気性の荒さを調整することにより、第３の時間帯及び第４の時間帯での双方向収束により、気性の荒さのユーザ期待値が２〜３であることを確定する。即ち、気性の荒さのユーザ期待値は２つ、１〜２及び２〜３あり、且つ当該２つのユーザ期待値の共通集合が２であると、当該共通集合の２を気性の荒さの新しいユーザ期待値とする。 For example, the robot sets the personality trait 1 in the first time zone, sets the personality trait 2 in the second time zone, and adjusts the temperament based on the user's feedback to adjust the temperament of the first time. By bidirectional convergence in the band and the second time zone, it is confirmed that the user expectation value of the temperament is 1 to 2. By setting the personality trait 3 in the third time zone, setting the personality trait 4 in the fourth time zone, and adjusting the temperament based on the user's feedback, the third time zone and the fourth time zone By bidirectional convergence in the time zone, it is confirmed that the user expectation value of the temperament is 2-3. That is, if there are two user expectations of temperament, 1-2 and 2-3, and the intersection of the two user expectations is 2, then 2 of the common set is a new user of temperament. Expected value.
好ましくは、前記方法の他の実施例において、前記方法は、さらに、性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定すること、
又は、
性格属性のユーザ期待値を出力することとを含む。
Preferably, in another embodiment of the method, the method further sets the attribute value of the personality attribute based on the user expected value of the personality attribute.
Or,
Includes outputting user expectations for personality attributes.
即ち、ユーザがロボットの性格特徴を設定する際に基準として使えるように、ロボットが性格属性のユーザ期待値を取得した後、当該性格属性のユーザ期待値をユーザに出力してもよい。又は、ロボットは当該性格属性のユーザ期待値を、ローカルエリアネットワークに既に存在している他のロボット又は新たに追加されるロボットにブロードキャストすることができ、他のロボットは性格属性のユーザ期待値を受信した後、性格属性のユーザ期待値に基づいて自分の性格特徴のうち対応する性格属性の属性値を設定してもよい。例えば、ロボットは、思いやりの度合いのユーザ期待値が７〜９の間であることを受信した場合、直接自分の思いやりの度合いの値を８にしてもよい。 That is, after the robot acquires the user expected value of the personality attribute, the user expected value of the personality attribute may be output to the user so that the user can use it as a reference when setting the personality characteristic of the robot. Alternatively, the robot can broadcast the user expectation value of the personality attribute to another robot already existing in the local area network or a newly added robot, and the other robot can broadcast the user expectation value of the personality attribute. After receiving, the attribute value of the corresponding personality attribute among the personality characteristics may be set based on the user's expected value of the personality attribute. For example, when the robot receives that the user expectation value of the degree of compassion is between 7 and 9, the value of the degree of compassion may be directly set to 8.
好ましくは、前記方法の他の実施例において、前記方法は、さらに、
現在の性格特徴を取得することと、
現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することと、
なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することとを含む。
Preferably, in another embodiment of the method, the method further comprises
Acquiring the current personality traits and
If there is a user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute, the attribute value of the personality attribute can be set based on the user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute.
If not, it includes setting the attribute value of the personality attribute based on the user expected value of the personality attribute.
ロボットは、ある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を取得した後、ユーザに当該ある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を出力してもよく、当該ある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を他のローカルエリアネットワークに既に存在しているロボット又は新たに追加されるロボットにブロードキャストしてもよい。他のロボットは、これらのある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値及び性格属性のユーザ期待値（ある性格特徴専用ではない）を同時に受信すると、先に、自分の現在の性格特徴を判断し、現在の性格特徴に、専用性格属性のユーザ期待値がある場合、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて対応する性格属性の属性値を設定し、現在の性格特徴に、専用性格属性のユーザ期待値がなければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて対応する性格属性の属性値を設定することができる。 The robot may output the user expectation value of the certain personality trait exclusive personality attribute to the user after acquiring the user expectation value of the certain personality trait exclusive personality attribute, and may output the user expectation value of the certain personality trait exclusive personality attribute to the user. It may be broadcast to a robot that already exists in another local area network or a newly added robot. When another robot simultaneously receives the user expectation value of the personality attribute dedicated to a certain personality trait and the user expectation value of the personality attribute (not dedicated to a certain personality trait), it first determines its current personality trait and determines its current personality trait. If the current personality trait has a user expectation value of the dedicated personality attribute, the attribute value of the corresponding personality attribute is set based on the user expectation value of the current personality trait dedicated personality attribute, and the current personality trait is set to the dedicated personality trait. If there is no user expectation value of the attribute, the attribute value of the corresponding personality attribute can be set based on the user expectation value of the personality attribute.
それに応じて、本願の実施例は、さらに、ロボットの性格設定装置を提供し、前記性格設定装置は、図１又は図２に示すいずれのロボット内に設定され、図７に示すように、前記性格設定装置５００は、
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整するために用いられ、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値がある調整モジュール５０１と、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するための実行モジュール５０２とを含む。
Accordingly, the embodiments of the present application further provide a personality setting device for a robot, wherein the personality setting device is set in any of the robots shown in FIGS. 1 or 2, and as shown in FIG. 7, the above-mentioned The
It is used to adjust the attribute value of the personality attribute in the preset personality feature based on the user's feedback, and the personality feature includes a plurality of personality attributes, and the
It includes an
本願の実施例に係る性格設定方法は、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整するとともに、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて対応する動作又は音声を実行することにより、ロボットがユーザに能動的に応じ、徐々にユーザが好む性格に変え、ユーザ体験度が良い。 In the personality setting method according to the embodiment of the present application, the attribute value of the personality attribute is adjusted based on the user's feedback, and the corresponding action or voice is executed based on the attribute value of the personality attribute in the current personality feature. , The robot actively responds to the user and gradually changes to the personality that the user likes, and the user experience is good.
好ましくは、図８に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置は、調整モジュール６０２及び実行モジュール６０３の以外に、さらに、
性格特徴を予め設定するための性格の予め設定モジュール６０１を含み、
前記性格の予め設定モジュールは、具体的には、
複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択し、
選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定するために用いられる。
Preferably, as shown in FIG. 8, in other embodiments of the apparatus, the apparatus further comprises, in addition to the
Includes a personality
Specifically, the preset module of the above-mentioned character is
Select a personality trait from multiple provisioning personality traits,
Used to set the selected personality trait as one's personality trait.
好ましくは、図９に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置は、さらに、
ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得するための期待値取得モジュール７００を含む。
Preferably, as shown in FIG. 9, in another embodiment of the device, the device further comprises.
Includes an expected
具体的には、図９に示すように、前記期待値取得モジュール７００は、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録するための第１の期待値取得サブモジュール７０１を含む。
Specifically, as shown in FIG. 9, the expected
Set your personality trait as the first personality trait within the first time zone,
The attribute value of the personality attribute in the first personality feature is adjusted based on the user's feedback.
Includes a first expected
好ましくは、図１０に示すように、前記装置の他の実施例において、前記期待値取得モジュール７００は、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するための第２の期待値取得サブモジュール７０２を含む。
Preferably, as shown in FIG. 10, in another embodiment of the apparatus, the expected
Set your personality trait as the first personality trait within the first time zone,
The attribute value of the personality attribute in the first personality feature is adjusted based on the user's feedback.
Set your personality trait as the second personality trait within the second time zone,
The attribute value of the personality attribute in the second personality trait is adjusted based on the user's feedback.
A second expectation for determining the user's expected value for the personality attribute based on the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the second personality feature. Includes
好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる。
Preferably, in another embodiment of the apparatus, the second expected
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes small and the absolute value after the adjustment is less than the preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. And, the range of values whose end value is the attribute value of the personality attribute in the second personality feature after the adjustment is completed is used to record the user expected value of the personality attribute.
好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる。
Preferably, in another embodiment of the apparatus, the second expected
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes large, or when the absolute value after the adjustment is completed is equal to or more than a preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. Is recorded as the user expected value of the personality attribute dedicated to the first personality feature, and the attribute value of the personality attribute in the second personality feature after the adjustment is completed is used as the user expected value of the personality attribute dedicated to the second personality feature. Used for recording.
好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストし、
他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得し、
同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするために用いられる。
Preferably, in another embodiment of the apparatus, the second expected
Broadcast user expectations for each personality attribute
Get the user expected value of each personality attribute sent from other robots,
When there is a common set in different user expectations of the same personality attribute, the common set is used to make the new user expectation value of the personality attribute.
好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするために用いられる。
Preferably, in another embodiment of the apparatus, the second expected
When there are two or more user expected values in the same personality attribute and there is a common set in different user expected values of the same personality attribute, the common set is used to be a new user expected value of the personality attribute.
好ましくは、前記装置の他の実施例において、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整する前記ステップは、
ユーザの音声命令又は対話内容に基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、
ユーザのコマンドに基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、を含む。
Preferably, in another embodiment of the apparatus, the step of adjusting the attribute value of the personality attribute based on user feedback is
Adjusting the attribute value of the personality attribute based on the user's voice command or dialogue content,
Includes adjusting the attribute value of the personality attribute based on the user's command.
好ましくは、図１１に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置８００は、性格の予め設定モジュール８０１、調整モジュール８０２、実行モジュール８０３及び期待値取得モジュール８０４以外に、さらに、
性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定するための第１の属性値設定モジュール８０５と、
及び／又は、
性格属性のユーザ期待値を出力するための出力モジュール８０６と、を含む。
Preferably, as shown in FIG. 11, in another embodiment of the apparatus, the
The first attribute
And / or
Includes an
好ましくは、図１２に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置９００は、性格の予め設定モジュール９０１、調整モジュール９０２、実行モジュール９０３及び期待値取得モジュール９０４の以外に、さらに、
現在の性格特徴を取得し、
現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定し、
なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定するための第２の属性値設定モジュール９０５を含む。
Preferably, as shown in FIG. 12, in another embodiment of the apparatus, the
Get the current personality traits,
If there is a user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute, the attribute value of the personality attribute is set based on the user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute.
If not, it includes a second attribute
なお、上記の性格設定装置は、本願の実施例に係る性格設定方法を実行でき、方法の実行に対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。性格設定装置の実施例に詳述されていない技術的な詳細については、本願の実施例に係る性格設定方法を参照してください。 The above-mentioned personality setting device can execute the personality setting method according to the embodiment of the present application, and has a functional module corresponding to the execution of the method and a useful effect. For technical details not detailed in the examples of the personality setting device, refer to the personality setting method according to the embodiment of the present application.
図１３は本願の実施例に係るロボットの性格設定方法のロボット２０のハードウェア構造の模式図であり、図１３に示すように、該ロボット２０は、
１つの又は複数のプロセッサ２１及びメモリ２２を含み、図１３においては、１つのプロセッサ２１を例に挙げる。
FIG. 13 is a schematic diagram of the hardware structure of the
It includes one or
プロセッサ２１及びメモリ２２は、バス又は他の方法で接続してもよく、図１３においてはバスによる接続を例に挙げる。
The
メモリ２２は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体として、不揮発性ソフトウェアプログラム、不揮発性コンピュータ実行可能プログラム、及びモジュールを格納するために用いられ、例えば、本願の実施例における性格設定方法に対応するプログラムのコマンド／モジュール（例えば、図８に示した性格の予め設定モジュール６０１、調整モジュール６０２、実行モジュール６０３）がある。プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されている不揮発性ソフトウェアプログラム、コマンド及びモジュールを実行することにより、サーバの各種機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち上記方法の実施例の性格設定方法を実施する。
The
メモリ２２は、プログラム記憶領域とデータ記憶領域を含んでもよく、ここで、前記プログラム記憶領域は、オペレーティングシステムと、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムとを格納でき、前記データ記憶領域は、性格設定装置の使用に応じて作成されたデータなどを格納できる。また、メモリ２２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに不揮発性メモリ、例えば少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体メモリデバイスを含んでもよい。一部の実施例において、メモリ２２は、好ましくは、プロセッサ２１と比べて遠隔に配置されたメモリを含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して性格設定装置に接続できる。上記ネットワークは、実例としてインターネット、企業のイントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。
The
前記１つの又は複数のモジュールは、前記メモリ２２に格納されており、前記１つの又は複数のプロセッサ２１によって実行されるとき、上記のいずれの方法の実施例における性格設定方法を実行し、例えば、上記の図３における方法のステップ１０１〜ステップ１０２、図４における方法のステップ２０１〜ステップ２０４、図５における方法のステップ３０１〜ステップ３０３、図６における方法のステップ４０１〜ステップ４０５を実行し、図７におけるモジュール５０１〜５０２、図８におけるモジュール６０１〜６０３、図９におけるモジュール７００及びサブモジュール７０１、図１０におけるモジュール７００及びサブモジュール７０２、図１１におけるモジュール８０１〜８０６、図１２におけるモジュール９０１〜９０５の機能を実施する。
When the one or more modules are stored in the
上記製品は、本願の実施例に係る方法を実行でき、方法の実行に対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。本実施例で詳述されていない技術的な詳細については、本願の実施例に係る方法を参照されたい。 The above-mentioned product can execute the method according to the embodiment of the present application, and has a functional module corresponding to the execution of the method and a beneficial effect. For technical details not detailed in this example, see the method according to the embodiment of the present application.
本願の実施例は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記不揮発性コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータ実行可能コマンドが格納されており、当該コンピュータ実行可能コマンドは１つの又は複数のプロセッサ、例えば、図１３に示すプロセッサ２１によって実行され、上記の１つの又は複数のプロセッサは上記のいずれの方法の実施例における性格設定方法を実行でき、例えば、上記の図３における方法のステップ１０１〜ステップ１０２、図４における方法のステップ２０１〜ステップ２０４、図５における方法のステップ３０１〜ステップ３０３、図６における方法のステップ４０１〜ステップ４０５を実行し、図７におけるモジュール５０１〜５０２、図８におけるモジュール６０１〜６０３、図９におけるモジュール７００及びサブモジュール７０１、図１０におけるモジュール７００及びサブモジュール７０２、図１１におけるモジュール８０１〜８０６、図１２におけるモジュール９０１〜９０５の機能を実施する。
The embodiments of the present application provide a non-volatile computer readable storage medium, wherein the non-volatile computer readable storage medium stores computer-executable commands, and the computer-executable commands are stored in one or more processors, for example. , Executed by the
上述の装置の実施例は、例示的なものにすぎず、分離した部材として説明された前記ユニットは物理的に分離しているものであっても、そうでなくてもよく、ユニットとして表示される部材は、物理的ユニットであっても、そうでなくてもよく、即ち、１箇所に位置してもよく、複数のネットワークユニットに分散してもよい。本実施例の解決手段の目的を達成するために、実際のニーズに基づいて、一部の又は全部のモジュールを選択してもよい。 The embodiments of the above-mentioned apparatus are merely exemplary, and the unit described as a separated member may or may not be physically separated and is displayed as a unit. The members may or may not be physical units, that is, they may be located at one location or may be dispersed among a plurality of network units. In order to achieve the purpose of the solution of this embodiment, some or all modules may be selected based on actual needs.
上記の実施形態の説明により、当業者は、ソフトウェアに一般的なハードウェアプラットフォームを加える方法で各実施形態を実施することができ、もちろんハードウェアで実施できることも明確に理解しているだろう。当業者であれば、上記の実施例の方法における全部又は一部のフローは、コンピュータプログラムを介して関連するハードウェアを命令することにより実現でき、前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に格納されることができ、当該プログラムは実行時に、上記の各方法の実施例のフローを含んでもよいことが理解できるだろう。ここで、前記記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、又はランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）等であってもよい。 From the description of the embodiments above, one of ordinary skill in the art will clearly understand that each embodiment can be implemented in a way that adds a common hardware platform to the software, and of course can be implemented in hardware. One of ordinary skill in the art can realize all or part of the flow in the method of the above embodiment by instructing the relevant hardware via a computer program, which is stored in a computer-readable storage medium. It will be appreciated that the program may include a flow of examples of each of the above methods at run time. Here, the storage medium may be a magnetic disk, an optical disk, a read-only memory (Read-Only Memory, ROM), a random access memory (Random Access Memory, RAM), or the like.
最後に、上記の実施例は、本願の技術的解決手段を説明するために用いられるものに過ぎず、それを限定するものではなく、本願の思想において、上記の実施例又は異なる実施例における技術的特徴は組み合わせてもよく、ステップの実施順序は任意であってもよく、且つ上記のように本願の異なる態様の他の多くの変更形態もあり、簡潔にするために、それらを詳細に記載していないことを理解すべきである。上記の実施例を参照して本願について詳細に説明したが、当業者であれば、上記の各実施例に記載の技術的解決手段を変更するか、又は技術的特徴の一部に対して等価置換を行ってもよく、これらの変更又は置換に対応する技術的解決手段の本質が本願の各実施例の技術的解決手段の範囲から逸脱しないことを理解すべきである。 Finally, the above embodiments are merely used to illustrate the technical solutions of the present application and are not intended to limit them, and in the ideas of the present application, the techniques in the above embodiments or different embodiments. The features may be combined, the steps may be performed in any order, and there are many other modifications of the different embodiments of the present application as described above, which are described in detail for brevity. You should understand that you are not. Although the present application has been described in detail with reference to the above embodiments, those skilled in the art will either modify the technical solutions described in each of the above embodiments or be equivalent to some of the technical features. It should be understood that substitutions may be made and that the essence of the technical solutions corresponding to these modifications or substitutions does not deviate from the scope of the technical solutions of each embodiment of the present application.
Claims (21)
調整モジュールにより、ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整し、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値があり、前記ユーザのフィードバックは、ユーザの前記予め設定された性格特徴における性格属性に対するフィードバックであるステップと、
実行モジュールにより、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するステップと、
期待値取得モジュールにより、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得するステップとを含み、
ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する前記ステップは、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップと、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップと、
調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップと、
各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストすることと、
他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得することと、
同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格
属性の新しいユーザ期待値とすることとを含む、ことを特徴とするロボットの性格設定方法。 It is a method of setting the character of a robot applied to the robot, and the above method is
The adjustment module adjusts the attribute value of the character attributes in a preset character features based on user feedback, the personality traits includes a plurality of character attributes, attribute values there Ri to each of said personality attributes, the User feedback is a step that is feedback on a personality attribute in the user's preset personality traits , and
A step to execute an action or voice based on the attribute value of the personality attribute in the current personality trait by the execution module.
The expectation value acquisition module includes a step of adjusting the attribute value of the personality attribute based on the user's feedback to acquire the expected value for a certain personality attribute of the user.
The above step of adjusting the attribute value of a personality attribute based on the user's feedback to obtain the expected value for a certain personality attribute of the user is
Steps to set your personality trait to the first personality trait within the first time zone,
A step of adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature based on user feedback, and
A step of recording the attribute value of the personality attribute after the adjustment is completed as a user expected value of the personality attribute, and
Broadcasting user expectations for each personality attribute
To get the user expected value of each personality attribute sent from other robots,
If there is a common set in different user expectations with the same personality attribute, the common set is referred to as the personality.
A method of characterizing a robot, including setting a new user expectation of an attribute.
性格特徴を予め設定するステップを含み、
性格特徴を予め設定する前記ステップは、
複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択することと、
選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定することとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 The method further comprises
Includes steps to preset personality traits
The step of presetting personality traits is
Choosing a personality trait from multiple provisioning personality traits,
The method according to claim 1, wherein the selected personality trait is set as one's own personality trait.
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップと、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップと、
第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定するステップと、
ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップと、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 The above step of adjusting the attribute value of a personality attribute based on the user's feedback to obtain the expected value for a certain personality attribute of the user is
Steps to set your personality trait to the first personality trait within the first time zone,
A step of adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature based on user feedback, and
Steps to set your personality trait to the second personality trait within the second time zone,
A step of adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature based on user feedback, and
Including a step of determining the expected value of the user for the personality attribute based on the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the second personality feature. The method according to claim 1.
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップ、を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。 The step of determining the user's expected value for the personality attribute based on the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the second personality feature is the step.
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes small and the absolute value after the adjustment is less than the preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. 3. The third aspect of claim 3, wherein the second personality feature after the adjustment includes a step of recording a range of values having the attribute value of the personality attribute as an end value as a user expected value of the personality attribute. the method of.
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。 The step of determining the user's expected value for the personality attribute based on the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the first personality trait and the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the second personality trait further further.
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes large, or when the absolute value after the adjustment is completed is equal to or more than a preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. Is recorded as the user expected value of the personality attribute dedicated to the first personality feature, and the attribute value of the personality attribute in the second personality feature after the adjustment is completed is used as the user expected value of the personality attribute dedicated to the second personality feature. The method of claim 3, wherein the method comprises a step of recording.
同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。 The above step of adjusting the attribute value of a personality attribute based on the user's feedback to obtain the expected value for a certain personality attribute of the user further
If there are two or more user expectations for the same personality attribute, and there is a common set for different user expectations for the same personality attribute, further including the step of making the common set a new user expectation value for the personality attribute. 4. The method according to claim 4.
ユーザの音声命令又は対話内容に基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、
ユーザのコマンドに基づいて前記性格属性の属性値を調整することとを含む、ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の方法。 The step of adjusting the attribute value of a personality attribute based on user feedback is
Adjusting the attribute value of the personality attribute based on the user's voice command or dialogue content,
The method according to any one of claims 1 to 6, wherein the attribute value of the personality attribute is adjusted based on a user's command.
性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定することと、
及び／又は、
性格属性のユーザ期待値を出力することとを含む、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。 The method further comprises
Setting the attribute value of the personality attribute based on the user expectation value of the personality attribute,
And / or
The method according to claim 4, wherein the user expected value of the personality attribute is output.
現在の性格特徴を取得することと、
現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することと、
なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することとを含む、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。 The method further comprises
Acquiring the current personality traits and
If there is a user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute, the attribute value of the personality attribute can be set based on the user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute.
If not, the method according to claim 5, wherein the attribute value of the personality attribute is set based on the user's expected value of the personality attribute.
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整するために用いられ、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値があり、前記ユーザのフィードバックは、ユーザの前記予め設定された性格特徴における性格属性に対するフィードバックである調整モジュールと、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するための実行モジュールと、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録し、各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストし、他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得し、同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とする期待値取得モジュールとを含む、ことを特徴とするロボットの性格設定装置。 A robot character setting device applied to a robot, wherein the device is
It is used to adjust the attribute value of the personality attribute in the preset personality trait based on the user's feedback, the personality trait includes a plurality of personality attributes, each of the personality attributes has an attribute value, and the user. feedback and adjustment module Ru feedback der against personality attribute in the preset personality traits of the user,
An execution module for executing actions or voices based on the attribute value of the personality attribute in the current personality trait,
Within the first time zone, one's personality trait is set as the first personality trait, the attribute value of the personality attribute in the first personality trait is adjusted based on the user's feedback, and the personality attribute after the adjustment is completed. The attribute value of is recorded as the user expectation value of the personality attribute, the user expectation value of each personality attribute is broadcast, the user expectation value of each personality attribute transmitted from other robots is acquired, and different users with the same personality attribute are obtained. A personality setting device for a robot, comprising an expected value acquisition module in which the common set is a new user expected value of the personality attribute when there is a common set in the expected values.
性格特徴を予め設定するための性格の予め設定モジュールを含み、
前記性格の予め設定モジュールは、具体的には、
複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択し、
選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定するために用いられる、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。 The device further
Includes a personality preset module for preset personality traits
Specifically, the preset module of the above-mentioned character is
Select a personality trait from multiple provisioning personality traits,
The device according to claim 10, wherein the selected personality trait is used to set the selected personality trait as one's own personality trait.
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するための第２の期待値取得サブモジュールを含む、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。 The expected value acquisition module is
Set your personality trait as the first personality trait within the first time zone,
The attribute value of the personality attribute in the first personality feature is adjusted based on the user's feedback.
Set your personality trait as the second personality trait within the second time zone,
The attribute value of the personality attribute in the second personality trait is adjusted based on the user's feedback.
A second expectation for determining the user's expected value for the personality attribute based on the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and the adjustment for the attribute value of the personality attribute in the second personality feature. 10. The apparatus of claim 10, comprising a value acquisition submodule.
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。 The second expected value acquisition submodule further
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes small and the absolute value after the adjustment is less than the preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. And claim 10, wherein the range of values having the attribute value of the personality attribute as the end value in the second personality feature after the adjustment is recorded is used as the user expected value of the personality attribute. The device described.
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる、ことを特徴とする請求項１２に記載の装置。 The second expected value acquisition submodule further
By adjusting the attribute value of the personality attribute in the first personality feature and adjusting the attribute value of the personality attribute in the second personality feature, the attribute value of the personality attribute and the second personality feature in the first personality feature When the absolute value of the difference between the attribute values of the personality attributes becomes large, or when the absolute value after the adjustment is completed is equal to or more than a preset threshold value, the attribute value of the personality attribute in the first personality feature after the adjustment is completed. Is recorded as the user expected value of the personality attribute dedicated to the first personality feature, and the attribute value of the personality attribute in the second personality feature after the adjustment is completed is used as the user expected value of the personality attribute dedicated to the second personality feature. 12. The device of claim 12, characterized in that it is used for recording.
同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするために用いられる、ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。 The second expected value acquisition submodule further
When there are two or more user expectations of the same personality attribute and there is a common set of different user expectations of the same personality attribute, the common set is used to make the new user expectation value of the personality attribute. 13. The apparatus according to claim 13.
ユーザの音声命令又は対話内容に基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、
ユーザのコマンドに基づいて前記性格属性の属性値を調整することとを含む、ことを特徴とする請求項１０〜請求項１５のいずれか１項に記載の装置。 The step of adjusting the attribute value of a personality attribute based on user feedback is
Adjusting the attribute value of the personality attribute based on the user's voice command or dialogue content,
The apparatus according to any one of claims 10 to 15, further comprising adjusting the attribute value of the personality attribute based on a user command.
性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定するための第１の属性値設定モジュールと、
及び／又は、
性格属性のユーザ期待値を出力するための出力モジュールとを含む、ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。 The device further
The first attribute value setting module for setting the attribute value of the personality attribute based on the user expected value of the personality attribute, and
And / or
13. The apparatus according to claim 13, comprising an output module for outputting a user expected value of a personality attribute.
現在の性格特徴を取得し、
現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定し、
なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定するための第２の属性値設定モジュールを含む、ことを特徴とする請求項１４に記載の装置。 The device further
Get the current personality traits,
If there is a user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute, the attribute value of the personality attribute is set based on the user expectation value of the current personality trait exclusive personality attribute.
The device according to claim 14, wherein the apparatus includes a second attribute value setting module for setting an attribute value of the personality attribute based on a user expected value of the personality attribute.
前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリとを含み、ただし、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行できるコマンドが格納され、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の方法を実行できる、ことを特徴とするロボット。 With at least one processor
Includes at least one processor and communically connected memory, provided that
The memory stores a command that can be executed by the at least one processor, and when the command is executed by the at least one processor, the at least one processor is one of claims 1 to 9. A robot characterized by being able to perform the methods described in the section.
A computer program that causes a robot to execute the method according to any one of claims 1 to 9 .
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Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11461404B2 (en) * | 2018-06-26 | 2022-10-04 | Intuition Robotics, Ltd. | System and method for adjustment of a device personality profile |
| US11890747B2 (en) * | 2018-09-26 | 2024-02-06 | Disney Enterprises, Inc. | Interactive autonomous robot configured with in-character safety response protocols |
| CN110008321B (en) * | 2019-03-07 | 2021-06-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | Information interaction method and device, storage medium and electronic device |
| CN110120170A (en) * | 2019-04-19 | 2019-08-13 | 安徽智训机器人技术有限公司 | A kind of educational robot with mood setting |
| WO2022149496A1 (en) * | 2021-01-05 | 2022-07-14 | ソニーグループ株式会社 | Entertainment system and robot |
| JP6990472B1 (en) | 2021-03-23 | 2022-01-12 | ユニロボット株式会社 | A system for communicating with people and a program for that purpose |
| CN115563395B (en) * | 2022-12-05 | 2023-03-24 | 安徽淘云科技股份有限公司 | Interaction method, interaction device, electronic equipment and storage medium |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3353651B2 (en) * | 1997-06-23 | 2002-12-03 | 松下電器産業株式会社 | Agent interface device |
| CN1283428C (en) * | 2000-03-31 | 2006-11-08 | 索尼公司 | Robot device, robot device action control method, external force detecting device and method |
| JP2002144259A (en) * | 2000-07-27 | 2002-05-21 | Yamaha Motor Co Ltd | Electronic equipment having autonomic function |
| JP2002216026A (en) * | 2000-11-17 | 2002-08-02 | Sony Corp | Information communication system, agent terminal, information distribution system, storage medium with agent program stored, storage medium with agent access program stored, storage medium with exclusive processing program stored, agent program, agent access program and exclusive processing program |
| JP2002283261A (en) * | 2001-03-27 | 2002-10-03 | Sony Corp | Robot device and its control method and storage medium |
| JP2004174642A (en) * | 2002-11-26 | 2004-06-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Radio communication system, program for cellphone, robot device and program for robot device |
| JP2006109923A (en) * | 2004-10-12 | 2006-04-27 | Tomy Co Ltd | Growing system |
| JP4798431B2 (en) * | 2005-11-11 | 2011-10-19 | 株式会社ケンウッド | Agent device, in-vehicle navigation device with agent function, agent output method |
| US8996429B1 (en) * | 2011-05-06 | 2015-03-31 | Google Inc. | Methods and systems for robot personality development |
| US9737808B2 (en) * | 2012-06-05 | 2017-08-22 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, program, and toy system |
| US9992306B2 (en) * | 2012-12-21 | 2018-06-05 | E*Trade Financial Corporation | Dynamic execution |
| CN104881108B (en) * | 2014-02-27 | 2018-08-31 | 青岛海尔机器人有限公司 | A kind of intelligent human-machine interaction method and device |
| EP3734504A1 (en) * | 2015-02-10 | 2020-11-04 | Mobileye Vision Technologies Ltd. | Sparse map for autonomous vehicle navigation |
| CA2922625A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-06 | Simplehuman, Llc | Foaming soap dispensers |
| CN106200959B (en) * | 2016-07-08 | 2019-01-22 | 北京光年无限科技有限公司 | Information processing method and system towards intelligent robot |
| CN106503043B (en) * | 2016-09-21 | 2019-11-08 | 北京光年无限科技有限公司 | A kind of interaction data processing method for intelligent robot |
| JP7078035B2 (en) * | 2017-03-31 | 2022-05-31 | ソニーグループ株式会社 | Information processing equipment, information processing methods, and programs |
| JPWO2018235607A1 (en) * | 2017-06-20 | 2020-04-16 | ソニー株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and program |
| US11495018B2 (en) * | 2017-06-20 | 2022-11-08 | Stamps.Com Inc. | Augmented reality system for facilitating item relocation via augmented reality cues and location based confirmation |
-
2017
- 2017-07-14 JP JP2020501506A patent/JP6979115B2/en active Active
- 2017-07-14 WO PCT/CN2017/092879 patent/WO2019010682A1/en active Application Filing
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-
2020
- 2020-01-13 US US16/741,326 patent/US11045957B2/en active Active
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